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{{구별|순차 검색 알고리즘}} '''직선 탐색'''(Line search, 라인 서치) 전략은 [[수학적 최적화|최적화]]에서 [[손실 함수|목적 함수]] f: Rn → R의 국소 최소 x^*를 찾는 두 가지 기본 반복 접근 방식 중 하 ...

...'''(polynomial-time approximation scheme, '''PTAS''')은 [[최적화 문제]]에 대한 [[근사 알고리즘]]의 한 종류이다. 주로 [[NP-난해]] 문제에 적용된다. '''EPTAS'''(efficient polynomial-time approximation scheme)는 PTAS 알고리즘 중에서 시간 복잡도가 <math>f(\epsilon)g(n)</math> 꼴인, 즉 시간 복잡도를 [[대문자 O 표기법]]으로 표시했을 ...

...는 상태를 해석하는 문제이다. '''수리 계획''' 또는 '''수리 계획 문제'''라고도 한다. [[물리학]]이나 [[컴퓨터]]에서의 최적화 문제는 생각하고 있는 함수를 모델로 한 [[시스템]]의 [[에너지]]를 나타낸 것으로 여김으로써 '''에너지 최소화 문제'''라고도 부 == 최적화 문제 == ...

...시간에 계산이 가능하며 어느 정도 보장된 [[근사해]]를 계산할 수 있다. 근사 알고리즘은 [[NP-완전]] 문제등 현재 알려진 빠른 최적화 알고리즘이 없을 문제에 대해 주로 사용된다. ...재할 경우, 그 알고리즘을 '''<math>\rho</math>-근사 알고리즘'''이라고 부른다. 즉, 최적해가 OPT일 경우, 근사 알고리즘 <math>f(x)</math>는 항상 ...

'''L-환산'''({{lang|en|L-reduction}}, linear reduction)은 [[최적화 문제]] 간의 근사 비율을 선형 보존하는 [[환산 (복잡도)|환산]]이다. 여기에서 'L'의 의미는 선형(linear)을 가리킨다. 최적화 문제 <math>A, B</math>와 각 문제의 비용 함수 <math>c_A, c_B</math>에 대해서, 함수 <math>f, g ...

...원 문제'''(外販員問題, {{llang|en|traveling salesman problem}}) 또는 순회 외판원 문제는 [[조합 최적화]] 문제의 일종이다. 줄여서 '''TSP'''라고도 쓴다. 이 문제는 [[NP-난해]]에 속하며, 흔히 [[계산 복잡도 이론]]에서 해 ...라고 생각할 수 있다. 현재는 이런 문제가 있을 때 다항식 시간 내에 풀 수 있는 알고리즘이 없으므로 [[담금질 기법]]이나 [[유전 알고리즘]]으로 근사 해를 구하는 것이 일반적이다. ...

...cal{S})</math> 쌍뿐이고, 집합 수가 가장 적은 덮개를 찾는 문제가 된다. 이 문제는 결정 문제의 경우 [[NP-완전]], 최적화 문제의 경우 [[NP-난해]]에 속한다. [[분류:근사 알고리즘]] ...

...사 하강법'''(傾斜下降法, Gradient descent)은 [[근삿값의_순서|1차 근삿값]] 발견용 [[최적화 문제|최적화]] [[알고리즘]]이다. 기본 개념은 함수의 [[기울기 (벡터)|기울기]](경사)를 구하고 경사의 반대 방향으로 계속 이동시켜 [[극값]]에 이를 때까 [[분류:최적화 알고리즘]] ...

{{알고리즘 정보 | 분류 = [[그래프 탐색]] 알고리즘, [[검색 알고리즘]] ...

...최적화 등 많은 분야에서 사용되고 있으며, 선형 계획법의 특수한 경우인 [[네트워크 흐름]]과 같은 문제들에 대해서는 여러 특화된 [[알고리즘]]들이 연구되어 왔다. == 알고리즘 == ...

'''수치해석학'''(數値解析學, numerical analysis)은 [[해석학 (수학)|해석학]] 문제에서 수치적인 근삿값을 구하는 [[알고리즘]]을 연구하는 학문이다. ...명공학과 과학적인 계산을 적용한 예술분야에서도 사용된다. [[상미분 방정식]]은 행성들의 움직임과, 포트폴리오 관리의 [[최적화 문제|최적화]] 등에 이용되며, 선형대수학은 데이터 분석에 중요하게 쓰인다. [[확률미분방정식]]과 [[마르코프 연쇄]] 또한 의약과 생명분야에서 ...

...고리즘]] 등의 분야에서도 연구된다. 운용 과학과 제어 이론에서 강화 학습이 연구되는 분야는 "근사 동적 계획법"이라고 불린다. 또한 최적화 제어 이론에서도 유사한 문제를 연구하지만, 대부분의 연구가 최적해의 존재와 특성에 초점을 맞춘다는 점에서 학습과 근사의 측면에서 접근하 == 알고리즘 == ...

[[파일:Sorting quicksort anim.gif|thumb|[[퀵 정렬]] 알고리즘]] '''알고리즘'''({{llang|en|algorithm}})은 [[수학]]과 [[컴퓨터과학]]에서 사용되는, [[문제]] 해결 방법을 정의한 '일련 ...

=== 알고리즘 === ** 이 문제는 [[NP-난해]] [[최적화 문제]]이다. ...

여기서 <math>a_i</math>는 각 측정 벡터의 잡음의 세기에 반비례하도록 가중치를 주는데 사용되는 상수이다. 이 최적화 문제는 와바(Wahba)가 처음으로 제시하였으며 ''와바의 문제''라고 불린다.<ref name="wahba's problem">{{인 ==퀘스트 (QUEST: Quaternion Estimation) 알고리즘== ...

'''콰인-매클러스키 알고리즘'''(Quine-McCluskey algorithm)은 [[논리식]]을 최소화하는 [[알고리즘]]이다. 내부적으로는 [[카노 맵]]과 동일하지만, 그림을 그려서 맞추는 카노 맵과 달리 표를 사용하기 때문에 컴퓨터에서 쉽게 돌릴 수 ...[윌러드 밴 오먼 콰인|콰인]]-매클러스키 알고리즘을 사용하면 변수가 4개를 넘더라도 효율적으로 논리 최적화할 수 있다. 그러나 논리 최적화 문제가 기본적으로 [[NP-완전]]이므로, 콰인-매클러스키 알고리즘은 변수의 개수가 제한된 경우에만 효율적으로 실행할 수 있다. 콰인- ...

...5|doi=10.1007/BF02007736}}</ref> In 2011년에 [[Heuristic algorithm|heuristic 알고리즘]]이 이전에 최적이라고 알려진 해에서 18개의 개선점을 찾아냈으며, 그 중 가장 작은 것은 ''n''=13일 때이다.<ref>{{저널 ...

...'은 소련의 수학자 [[아나톨리 알렉세예비치 카라추바]]가 1960년에 발견하고 1962년에 공개한, 큰 수에 대한 효과적인 [[곱셈 알고리즘]]이다. [[톰-쿡 곱셈법]]은 카라추바 알고리즘의 일반적인 형태이다. 충분히 큰 ''n''에 대해 카라추바 알고리즘의 복잡도는 [[쇤하게-슈트라센 알고리즘]]보다 크다. ...

{{알고리즘 정보 |분류 =[[검색 알고리즘]] ...

...[[교체 연산|교체]](swap)하는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 [[컴퓨터 프로그래밍]] 분야에서 [[중앙 처리 장치|프로세서]]의 최적화 능력이 부족했을 때 대안으로 자주 사용되었다. [[분류:알고리즘]] ...